尊重博主版权，该博客引用了以下博客内容：
详谈JS中实现种子随机数及作用
最近开发遇到了一个新功能，要求做到相同随机数。何为相同随机数，即每次使用相同的随机种子，产生相同的数字。在网上找了一下，只找到上面一篇博客，所以，这里为了让更多的人了解，博主决定自己写一篇博客，将原博客内容引用过来，让更多的人能够了解到这一内容。
其实，我们平时在开发过程中，经常会遇到随机数问题，例如，随机抽奖，微信飞机大战中，随机产生敌人位置等等。但实际上这些都是伪随机，用C语言开发的时候，使用random函数的时候，会发现，当我们直接调用这个方法的时候，每次运行都产生相同的随机数，所以，在调用这个方法的时候，都会用时间来做随机种子。当然，在JS中直接调用Math.random方法，就能直接产生随机数，这里不需要设置时间种子，JS底层已经为我们设置了随机种子，而且，每次是不一样的。既然是伪随机，那么，我们可以根据这个特性，每次设置相同的随机数，每次运行的时候，都产生相同的随机数。
Math.seed = 5;
Math.seededRandom = function(max, min) {
max = max || 1;
min = min || 0;
Math.seed = (Math.seed * 9301 + 49297) % 233280;
var rnd = Math.seed / 233280.0;
return min + rnd * (max - min);
for (var i= 0; i<10; i++) {
console.log(Math.seededRandom());
这里的Math.seed是自己定义的一个变量，Math.seededRandom也是自己定义的一个方法，如果不喜欢这种方式，也可以定义成其他的名字。下面，引用原博主的内容：
运行如上代码你会发现如果种子Math.seed不变，那么生成的随机数是不会变化的，哦了，如果引入这个函数，那么重现游戏场景可以实现了，虽然还需要做更多的细节处理，但机制上是能保证的，本文的重点不是实现一个这样的游戏。
本文的重点是：(Math.seed * 9301 + 49297) % 233280，为什么会是这三个值，而不是其它的到底这三个数字有什么神秘的
像Math.seededRandom这种伪随机数生成器叫做线性同余生成器（LCG, Linear Congruential Generator)，几乎所有的运行库
提供的rand都是采用的LCG，形如：
I n+1=aI n+c(mod m)
生成的伪随机数序列最大周期m，范围在0到m-1之间。要达到这个最大周期，必须满足：
1.c与m互质
2.a - 1可以被m的所有质因数整除
3.如果m是4的倍数，a - 1也必须是4的倍数
以上三条被称为Hull-Dobell定理。作为一个伪随机数生成器，周期不够大是不好意思混的，所以这是要求之一。因此才有了：
a=9301, c = 49297, m = 233280这组参数，以上三条全部满足。
下面，我们来继续讨论刚刚上面的恢复敌人位置的问题。现在我们可以自己产生随机数了，而且，按照我们的要
求，可以每次都产生相同的随机数了。也就是说，我们可以每次随机敌人的位置了。
这时有人会问，为什么要每次产生相同的随机数呢？其实，这里有很大的用处，例如，我们在玩一个游戏的时候，随机产生了几个敌人的位置，这个时候，如果网络不好，重新连接进来，会发现，敌人的位置变了，此时，玩家看起来，就会发小屏幕上敌人位置发生了跳动，从玩家体验的角度来说，这是一种很差的体验。有人会说，为什么不在恢复现场的时候，直接将敌人的位置全部发送回来呢？下面，我来举一个简单的例子，来说明这个问题：
如果我们将敌人定义为1~10种类型，那么，正常情况下，如果我们为了在重新进入游戏的时候，继续上面的进度进行游戏，我们会将敌人类型和敌人位置都传回来，此时，我们传回来的数据格式，我用JSON简单来表示，大概应该是这种：
'enemyList':[{
'enemyType':1,
'x':33,
'y':25
'enemyType':2,
'x':45,
'y':67
'enemyType':3,
'x':84,
'y':12
那么，如果我们需要在服务器记录所有敌人的位置，如果用户量比较大，其实这数据量就挺大的了，而且，在重新进入游戏的时候，其实传回来的数据也是不少的。那下面，我们换一种思路，这次，我们每次计算玩家的位置都用随机数来计算，然后，当我们重新进入游戏的时候，服务器将相同的随机数种子发送到客户端，让服务器自己计算位置，同时将敌人的类型发回来，大概的数据格式如下：
'seed': 12345,
'enemyList':[1,2,3]
有没有觉得很精简，这样，不仅服务器储存的数据量大大减少，而且，服务器给客户端发包的时候，数据量也较少了好多，差不多是之前的1/3，这在开发中，真的好处很多的，玩家网络不好，中间网络断了，重新连接，可以恢复玩家当前的场景，网络不好，重连的时候，数据量减少了好多，如果用第一种办法，那重连了数据量反倒挺大的，这并不符合开发的要求啊，所以，在这里，随机数就真的起了大的作用。
以上就是产生相同随机数的方法，如果有什么描述不清楚地地方，欢迎大家留言交流！
尊重博主版权，该博客引用了以下博客内容：详谈JS中实现种子随机数及作用最近开发遇到了一个新功能，要求做到相同随机数。何为相同随机数，即每次使用相同的随机种子，产生相同的数字。在网上找了一下，只找到上面一篇博客，所以，这里为了让更多的人了解，博主决定自己写一篇博客，将原博客内容引用过来，让更多的人能够了解到这一内容。其实，我们平时在开发过程中，经常会遇到随机数问题，例如，随机抽奖，微信飞机大战中，随...
用于JavaScript的种子式伪随机数生成器。
它可以用作普通脚本或。
数字是使用单种形式的生成的。 尽管此方法对于大多数应用程序来说都是可行的，但在密码学上却不强。
jsrand支持在数组上保存和恢复生成器状态以及常见操作： （选择随机元素）， （随机选择元素）， （随机选择元素而不重复）和 。
choice
choices
getState
inRange
intInRange
noConflict
random
randomize
sample
setState
shuffle
$ npm install seeded-rand
只需下载dist / jsrand.min.js和（可选） dist / jsrand.mi
https://blogs.unity3d.com/cn/2015/01/07/a-primer-on-repeatable-random-numbers/ （英文原版）
http://www.manew.com/thread-37144-1-1.html
不管创建什么样的程序,几乎都离不开随机数.如果您想多次生成同样的结果,这就需要随机数是可重复的。
在本片文章中...
使用相同的随机种子，换一个设备，还能得到相同的随机序列吗？
由于对随机数的生成理解不够深刻，还引发了一次跟同事之间的小讨论。不知为不知，在这里承认自己以前对随机数理解有限，把过程和经验记录于此。
随机数的基础用法和特性
编程过程中，随机数的基础用法和特性广为人知。但为了防止有对这个概念还不清楚的新手，还是先简单说明一下。
编程获取随机数的基本做法是：
在程序初始...
Math.seededRandom = function (max, min) {
max = max || 1 //(设置最大值)
min = min || 0 //(设置最小值)
Math.seed = (Math.seed * 9301 + 49297) % 233280
var rnd = Math.seed / 233280.0
游戏中经常要用到随机数，但如果一个没有随机种子的的生成器，就没法重复之前的随机数了。js的Math.random就用不了随机种子，只好自己弄了一个，有了随机种子，每次只要传入相同的种子，都会得到同样的随机数。直接代码：
function seededRandom(seed, min, max) {
seed = (seed * 9301 + 49297) % 233280;
Javascript 的Math.random可以做前两个约束，但第三个是开放的，这就是问题所在； 如果您不能每次都可靠地重现相同的一组伪随机数，那么这又是另一个可能导致测试运行期间出现不必要差异的因素。
鉴于该库的性能也可能会有所不同并成为一个因素，因此有一个例程旨在生成一组给定长度的随机数。
这个库是模块化的。 它有一组通用函数和两个不同的生成器。
seed (x) ：将生成器播种到x 。
generate() ：生成一个介于 0 和 1 之间的浮点数。
generate (min, max) ：在min和max之间生成一个浮点数。
integer () ：生成 0 到 1 之间的整数。
integer (min, max) ：生成
randoma用户友好的伪随机数生成器（PRNG），这在密码上是不安全的。
安装$ npm install randoma用法const Randoma = require（'randoma'）;
const random =新的Random randoma用户友好的伪随机数生成器（PRNG），这在密码上不是安全的。
安装$ npm install randoma用法const Randoma = require（'randoma'）;
const random = new Randoma（{seed：10}）;
random.integer（）;
// => 2027521326 random.integer（）;
// => 677268843（新的Randoma（{seed：':unicorn:'}）。integer（））；
// => 1659974344（new Randoma（{seed：':unicorn:'}）。integer（））;
// => 1659974344 API const random = new Randoma（options）options类型：对象
有一个随机数生成器：首先输入一个正整数n表示要生成随机数的位数，然后它会生成一个n位的不包含前导数为0的正十进制数，生成器还有一个性质，就是它生成的第i位上（从左到右）的数字永远不等于i。
比如生成的位数长度为1的数，那它不能生成0和1,；如果位数为2，不能生成10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,22,32,42,54,62,72,82,92
求给定输入n，它一共能生成
是的，JavaScript中的Math.random()生成的是伪随机数，但是可以使用真随机数生成器来生成0到23之间的真随机数。
一种方法是使用外部真随机数生成器API。例如，可以使用Random.org的API，该API提供了真正的随机数。您可以使用XMLHttpRequest向其API发送请求，并使用返回的随机数。
另一种方法是使用硬件随机数生成器。硬件随机数生成器是依赖于物理过程的设备，例如热噪声，放电噪声等。它们可以生成真正的随机数。在Web应用程序中，可以使用WebCrypto API中提供的硬件随机数生成器。
以下是使用Random.org API生成0到23之间的真随机数的示例代码：
```javascript
const xhr = new XMLHttpRequest();
xhr.open('GET', 'https://www.random.org/integers/?num=1&min=0&max=23&col=1&base=10&format=plain&rnd=new');
xhr.onload = function () {
if (xhr.status === 200) {
const randomNumber = parseInt(xhr.responseText);
console.log(randomNumber);
} else {
console.error('Error generating random number');
xhr.send();
请注意，这种方法需要从外部API获取真随机数，因此可能会受到网络延迟和其他问题的影响。
maystar_rnd:
